A Digital Tool to Promote Alcohol and Drug Use Screening, Brief Intervention, and Referral to Treatment Skill Translation: A Mobile App Development and Randomized Controlled Trial Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Translation of knowledge and skills from classroom settings to clinical practice is a major challenge in healthcare training, especially for behavioral interventions. For example, screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT) is a highly-promoted approach to identifying and treating individuals at risk for alcohol or drug problems, yet effective, routine use of SBIRT has lagged. OBJECTIVE: The objective of this paper is to describe the development, pilot testing, and trial protocol of a mobile app based on the theory of planned behavior (TPB) to promote SBIRT skill translation and application. METHODS: Intended for use after classroom training occurs, the mobile app has three primary functions designed to increase behavioral intent to deliver SBIRT: (1) review skills (ie, address knowledge and beliefs about SBIRT), (2) apply skills with patients (ie, build confidence and perceived behavioral control), and (3) report performance data (ie, increase accountability and social norms and/or influence). The app includes depression and anxiety screening tools due to high comorbidity with substance use. A randomized controlled trial (RCT) is in progress among health and social service learners (N=200) recruited from 3 universities and 6 different training programs in nursing, social work, internal medicine, psychiatry, and psychology. Participants are randomized to SBIRT classroom instruction alone or classroom instruction plus app access prior to beginning their field placement rotations. TPB-based data are collected via Qualtrics or via the mobile app pre-post and SBIRT utilization, weekly for 10 weeks. Key outcomes include the frequency of and self-reported confidence in delivery of SBIRT. RESULTS: Beta testing with advanced practice nursing students (N=22) indicated that the app and its associated assessment tools were acceptable and useful. The system usability scale (SUS) mean was 65.8 (n=19), which indicated that the SBIRT app was acceptable but could benefit from improvement. Indeed, modifications were implemented prior to starting the trial. Enrollment of trial participants began in September 2016. Results are expected by December 2017. CONCLUSIONS: This report describes the process of TPB-based app development and testing, and the protocol for a RCT to determine the effectiveness of the app in enhancing skill translation. If effective, this approach could improve SBIRT implementation, fidelity, and clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».